Cette stratégie combine les moyennes mobiles, les indices relativement faibles (RSI) et les indices de la table d’équilibre à vue pour identifier les tendances des prix des actions et les négocier dans le contexte de la tendance. L’idée centrale est de générer un signal d’achat lorsque la moyenne à court terme traverse la moyenne à moyen terme et la nuée d’équilibre à vue au-dessus de la nuée.
Cette stratégie utilise quatre moyennes mobiles à 13, 21, 89 et 233 jours. La ligne 13 représente la tendance à court terme, la ligne 233 représente la tendance à long terme, et les lignes 21 et 89 sont à moyen terme.
En outre, cette stratégie combine les lignes de conversion, de référence et de frontière du premier équilibre. La ligne de conversion utilise une moyenne mobile de 9 jours, la ligne de référence utilise une moyenne mobile de 26 jours et la frontière utilise une moyenne mobile à court terme.
Enfin, la stratégie utilise également les lignes 12 et 24 de l’indicateur RSI. La ligne 12 représente une situation de sur-achat et de survente à court terme et la ligne 24 représente une situation de sur-achat et de survente à moyen terme. La stratégie confirme le signal de négociation en jugeant la croisée de la ligne 12 et 24 RSI.
Cette stratégie est très efficace pour identifier les principales tendances des cours des actions. La combinaison d’une moyenne mobile avec un indicateur de tableau d’équilibre à première vue permet d’obtenir des signaux d’achat et de vente plus précis. De plus, l’introduction de l’indicateur RSI évite les éventuelles fausses percées.
Risque d’inversion de tendance
Les traders doivent être attentifs aux changements de tendance et se tenir sur leurs gardes dès qu’il y a des signes que le cours touche la moyenne.
Optimisation de l’espace par paramètre
Les paramètres de la table d’équilibrage de première vue, les paramètres de la table de cycles des moyennes mobiles, etc. ont de la place pour l’optimisation. Les traders peuvent choisir la combinaison optimale de paramètres en fonction des différentes variétés.
Fréquence de transaction élevée
La fréquence des transactions de la stratégie est relativement élevée et les frais de traitement doivent être pris en compte. Les paramètres peuvent être ajustés de manière appropriée pour réduire les transactions inutiles.
Augmentation de la stratégie de stop-loss
Les stratégies actuelles ne disposent pas de logique de stop-loss, ce qui entraîne un certain risque. Il est envisageable d’ajouter de tels modules dans les stratégies ultérieures.
Optimisation des paramètres
Pour les différentes variétés de transactions, il est possible d’optimiser les cycles des moyennes mobiles, les paramètres de la table d’équilibre à première vue, les cycles RSI, etc. afin de trouver la combinaison optimale. Cela peut améliorer encore la stabilité de la stratégie.
Plus d’indices
Outre les indicateurs déjà utilisés, d’autres indicateurs dérivés, tels que la volatilité et la variation du volume des transactions, peuvent être considérés pour constituer une base de jugement plus complète.
Cette stratégie, combinant des moyennes mobiles, des indicateurs relativement faibles et des indicateurs de tableaux d’équilibre à première vue, permet d’identifier efficacement les principales tendances des prix des valeurs mobilières. Elle fait partie des stratégies de suivi de tendance les plus typiques. L’avantage de la stratégie réside dans le fait que le portefeuille d’indicateurs est complet et permet de bien saisir la tendance; mais la fréquence des transactions est élevée et il existe un certain risque de retrait.
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]
Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)
plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green, title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red, title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)
longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)
strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))
shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)
strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))